Pythonデータサイエンスハンドブック 第2版 ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習

30章カラーバーのカスタマイズ

凡例は離散的な点の離散的なラベルを識別するために使用されます。点、線、領域など色に基づく連続的なラベルが必要な場合、カラーバーは素晴らしいツールとなります。Matplotlibにおいて、カラーバーは独立した軸として描かれ、プロット内の色の意味を示します。本書はモノクロで印刷されている†1ため、色付きプロットを筆者のGitHub（https://oreil.ly/PDSH_GitHub）で提供しています。まず最初に、使用するモジュールをインポートしてJupyter Notebookの設定を行います。

[†1] 訳注：日本語版は部分的にカラー印刷されているが、原書はモノクロ印刷されている。

In [1]: import matplotlib.pyplot as plt
        plt.style.use('seaborn-white')

In [2]: %matplotlib inline
        import numpy as np

すでにいくつかの例で使用したように、最も単純なカラーバーはplt.colorbar関数で作成できます（図30-1を参照）。

In [3]: x = np.linspace(0, 10, 1000)
        I = np.sin(x) * np.cos(x[:, np.newaxis])

        plt.imshow(I)
        plt.colorbar();

図30-1 単純なカラーバー

ここでは、これらのカラーバーをカスタマイズし、さまざまな状況で効果的に使用するための方法について説明します。 ...